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标题：双特异性的先天细胞参与者AFM28在异种移植小鼠模型中诱导对AML的有效抗肿瘤活性，并在骨髓小裂
AFM28相对于媒介物治疗的小鼠（38天中位生存期），中位寿命显着提高了高达66％（+25天存活率）。在家庭模型中，AFM28与同种异体NK细胞结合使用
PNEUMOVAX® 23
PNEUMOVAX® 23 适用于 50 岁及以上的人群。如果 2 岁及以上的人患有某些疾病，感染风险较高，也可以接种该疫苗。疾病或健康问题可能会使这些细菌扩散到血液、肺部或大脑中，从而导致严重疾病，例如：• 血液感染 • 肺部感染（肺炎），也可能伴有血液感染 • 大脑和脊髓膜感染（脑膜炎）。PNEUMOVAX® 23 可能无法保护所有接种者。它无法预防由疫苗中未包含的细菌类型引起的疾病。
PNEUMOVAX® 23
PNEUMOVAX® 23 是一种用于主动免疫的疫苗，用于预防由疫苗中所含的 23 种血清型（1、2、3、4、5、6B、7F、8、9N、9V、10A、11A、12F、14、15B、17F、18C、19A、19F、20、22F、23F 和 33F）引起的肺炎球菌疾病，适用于 50 岁或以上的个人以及 2 岁以上患肺炎球菌疾病风险较高的个人。PNEUMOVAX® 23 不会预防由疫苗中所含以外的荚膜肺炎球菌引起的疾病。 1.1 儿科 儿科（≥ 2 岁）：PNEUMOVAX® 23 获准用于患肺炎球菌疾病风险较高的 2 岁以上儿童。 儿科（0-2 岁）：不建议 2 岁以下儿童使用 PNEUMOVAX® 23。尚未确定其对 2 岁以下儿童的安全性和有效性。 1.2 老年医学 PNEUMOVAX® 23 已在老年人群中进行了研究（参见 7.1 特殊人群、老年医学和 14 项临床试验）。 2 禁忌症 对疫苗任何成分过敏的患者禁用 PNEUMOVAX® 23（参见 6 剂型、强度、成分和包装）。 4 剂量和给药 4.2 推荐剂量和剂量调整 PNEUMOVAX® 23 的推荐剂量为皮下或肌肉注射一次 0.5 mL（见 4.4 给药）。 接种时间 如果可能，应在选择性脾切除术前至少两周接种肺炎球菌疫苗。 对于计划进行癌症化疗或其他免疫抑制疗法（例如，对于患有霍奇金病或接受器官或骨髓移植的患者），应在开始免疫抑制疗法前至少两周接种肺炎球菌疫苗。 应避免在化疗或放射治疗期间接种疫苗。 根据文献报道，肺炎球菌疫苗可在完成针对肿瘤疾病的化疗或放射治疗后数月接种。 对于霍奇金病，在强化化疗（无论是否联合放疗）后，对疫苗接种的免疫反应可能会受损两年或更长的时间。在完成化疗或其他免疫抑制治疗后的两年内，抗体反应
使用 INCEPTION RESNET V2 卷积神经网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，因为脑内异常细胞不受控制地发展。磁共振成像（MRI）是一种医疗设备，可提供数字图像并帮助放射科医生和神经科医生识别脑肿瘤的种类和存在。为了对脑肿瘤的 MRI 图像进行分类，需要一种客观、自动且更可靠的方法，因为人为和主观的分类过程费力且容易出错。为了超越传统测试方法的局限性，人工智能被认为是从磁共振成像中识别脑肿瘤类型的合适工具。卷积神经网络是增强自动分类（CNN）的一种工具。本文展示了如何使用 CNN 中的 Inception ResNet v2 架构通过迁移学习将 MRI 脑癌分为四类：神经胶质瘤肿瘤、脑膜瘤肿瘤、垂体肿瘤和无肿瘤。
工程大肠杆菌菌株用于生产长的单链DNA
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2024年2月29日。 https://doi.org/10.1101/2024.02.29.582813 doi：Biorxiv Preprint
Detectnet 神经内分泌肿瘤研究 (Cu-64 ...
Detectnet 的推荐剂量为 148 MBq (4 mCi)，其有效剂量 (辐射吸收) 为 4.7 mSv。对于剂量为 148 MBq (4 mCi) 的 Detectnet，对肝脏、肾脏/肾上腺和脾脏等重要器官的典型辐射剂量分别约为 24 mGy、21 mGy 和 17 mGy。由于脾脏是生理吸收量最高的器官之一，因此接受脾切除术的患者的其他器官或病理组织可能会吸收更多辐射剂量。如果在 PET 程序中同时进行 CT 扫描，则电离辐射暴露量将根据 CT 采集中使用的设置而增加。
胸腺醌纳米颗粒通过调节乳腺癌细胞系中的Sumoylation过程基因
背景：由于乳腺癌的异质性，大多数晚期患者都对治疗具有抵抗力。Sumoylation的破坏是一种翻译后修饰，与乳腺癌有关。目的：这项研究旨在评估甲喹酮纳米颗粒（脂质体-TQ）的影响，一种抗癌药物，结合阿霉素（DXR），是用于治疗乳腺癌的最有效的化学治疗药物（DXR），这是治疗乳腺癌的最有效的化学治疗药物，对SENP2和SENP2和SENP6的表达，两种主要成分，两种主要成分，涉及和癌症的两种主要组成部分。材料和方法：MCF7细胞系，乳腺癌细胞系和MCF10（一种非肿瘤上皮细胞系）分别用脂质体-TQ和DXR处理。使用MTT和刮擦测试评估细胞活力和细胞迁移。使用膜联蛋白-V/PI染色进行凋亡分析。SENP2和SENP6的基因表达分析是使用定量实时PCR（RT-QPCR）进行的。此外，刮擦测试还评估了脂质体-TQ的抗细胞迁移效应。结果：从RT-QPCR分析获得的发现表明，与MCF7中的对照组相比，TQ和DXR处理组中SENP2和SENP6基因的表达显着增加，但在MCF10细胞系中没有显着增加（p值<0.05）。同样，与对照组和脂质体组（P值<0.0001）相比，在用脂质体-TQ进行24小时治疗MCF7和MCF10细胞后，晚期凋亡细胞显着增加，并且与对照组相比，DXR和脂质体-TQ都大大降低了乳腺癌细胞的迁移能力。结论：我们的研究表明，脂质体-TQ促进乳腺癌细胞中的凋亡并抑制细胞迁移能力。这些发现增强了我们对脂质体-TQ在SENP2和SENP6在乳腺癌的Sumoylation途径中的致癌活性中的作用的理解。
使用机器学习检测脑肿瘤
使用机器学习模型检测脑肿瘤的项目解决了医学成像和医疗诊断领域的一个关键需求。从医学图像中准确识别和描绘脑肿瘤对于及时和精确的临床干预至关重要。传统的手动分割方法既耗时又容易受到观察者之间差异的影响。通过利用 U-Net 和 LinkNet 等先进的深度学习模型，该项目旨在实现脑肿瘤分割的自动化和提高准确性，从而实现更快、更可靠的诊断。这些模型的应用不仅简化了医疗专业人员的工作流程，而且还有可能改善治疗计划和患者预后。该项目的意义在于它有可能为常规临床实践开发强大而高效的工具做出贡献，从而提高医学成像技术的能力，最终使脑肿瘤患者受益。
萘普生与索拉非尼对肝细胞癌的协同抗肿瘤作用
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 2 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.01.578341 doi：bioRxiv 预印本
